Carreira Governança de Dados: Nível 1 Etapa 4

4ª Etapa – Glossário de negócio, dicionário de dados e diagnóstico de qualidade de metadados

Pergunta-chave: “Como entregar, em um único pacote, um glossário, um dicionário de dados, uma linhagem e um diagnóstico de metadados que permita ao SwiftBank começar a falar a mesma língua sobre seus dados?”

Missão: produzir o arquivo 04_glossario_e_dicionario.xlsx com as abas Glossario, Dicionario_Dados, Linhagem, Diagrama_Linhagem, Diagnostico_Metadados e Plano_Acao, além do diagrama no Draw.io (exportado em PNG) e do script Python no Google Colab.

Missão 1 – Glossário de Negócio (aba `Glossario`)

Pelo menos 12 termos de negócio do SwiftBank, com: nome, definição, contexto de uso, responsável (Owner), domínio, termos relacionados e status.

Nome	Definição	Contexto de uso	Responsável (Owner)	Domínio	Termos relacionados	Status
Cliente Ativo	Pessoa física ou jurídica que realizou ao menos uma transação efetivada nos últimos 90 dias.	Segmentação de campanhas, cálculo de receita recorrente, metas comerciais.	Ana Ribeiro (Diretora de Clientes)	Clientes	Cliente PF, Cliente PJ, Transação Efetivada	aprovado
Cliente PF	Cliente pessoa física, identificado por CPF.	Produtos de varejo, crédito pessoal, cartões.	Ana Ribeiro (Diretora de Clientes)	Clientes	Cliente Ativo, Score de Crédito, Dado Pessoal Sensível	aprovado
Cliente PJ	Cliente pessoa jurídica, identificado por CNPJ.	Produtos corporativos, empréstimos, adquirência.	Ana Ribeiro (Diretora de Clientes)	Clientes	Cliente Ativo, Empréstimo	aprovado
Conta Corrente	Conta de depósito à vista que permite movimentação por meio de transações.	Origem de transações, base para cálculo de saldo e receita.	Carlos Menezes (Diretor de Produtos)	Produtos	Transação Efetivada, Receita	aprovado
Empréstimo	Operação de crédito com valor principal, juros, prazo e parcelas.	Gestão de carteira, provisionamento, inadimplência.	Patrícia Lima (Diretora de Crédito)	Crédito	Score de Crédito, Inadimplência, Cliente PJ	aprovado
Score de Crédito	Pontuação que estima a probabilidade de inadimplência de um cliente.	Decisão de concessão, precificação, limite de crédito.	Patrícia Lima (Diretora de Crédito)	Crédito	Empréstimo, Inadimplência, Cliente PF	aprovado
Apólice	Contrato de seguro que define cobertura, vigência e prêmio.	Venda de seguros, sinistros, receita de seguros.	Fernanda Souza (Diretora de Seguros)	Seguros	Cliente PF, Cliente PJ, Receita	rascunho
Transação Efetivada	Movimentação financeira concluída com sucesso entre contas.	Base para receita, antifraude, comportamento do cliente.	Carlos Menezes (Diretor de Produtos)	Transações	Conta Corrente, Cliente Ativo, Receita	aprovado
Receita	Entrada financeira recorrente ou eventual proveniente de produtos e serviços.	Demonstrativos, metas, precificação.	Roberto Alves (Diretor Financeiro)	Financeiro	Transação Efetivada, Empréstimo, Apólice	aprovado
Inadimplência	Atraso no pagamento de obrigação contratual além do prazo acordado.	Provisionamento, cobrança, gestão de risco.	Patrícia Lima (Diretora de Crédito)	Crédito	Empréstimo, Score de Crédito	aprovado
Dado Pessoal Sensível	Dado pessoal sobre origem racial, convicção religiosa, opinião política, saúde, biometria etc. (LGPD art. 5º, II).	Governança de privacidade, bases legais, mascaramento.	Juliana Castro (DPO)	Privacidade	Consentimento de Marketing, Cliente PF	aprovado
Consentimento de Marketing	Autorização explícita do titular para receber comunicações promocionais.	Campanhas, CRM, adequação à LGPD.	Juliana Castro (DPO)	Privacidade	Dado Pessoal Sensível, Cliente Ativo	aprovado

Observação: os termos Apólice e Consentimento de Marketing ficaram como rascunho/aprovado conforme revisão pendente com Seguros e DPO.

Missão 2 – Dicionário de Dados (aba `Dicionario_Dados`)

Uma linha por coluna das tabelas presentes em metadados_tabelas_swiftbank.csv e clientes_swiftbank.csv, agrupadas por tabela e camada.

Dica de troubleshooting: ao ler o CSV no Python, use encoding='utf-8' e confira o separador com sep=','. Células vazias devem ser tratadas como nulos (isna() ou fillna('')).

Camada	Tabela	Coluna	Tipo	Descrição	Confidencialidade	Dado Pessoal	Responsável
bronze	bz_clientes	id_cliente	string	Identificador único do cliente	Interno	Sim	Ana Ribeiro
bronze	bz_clientes	nome	string	Nome completo do cliente	Restrito	Sim	Ana Ribeiro
bronze	bz_clientes	data_nascimento	date	Data de nascimento do cliente	Restrito	Sim	Ana Ribeiro
bronze	bz_clientes	cpf_cnpj	string	CPF ou CNPJ do cliente	Restrito	Sim	Ana Ribeiro
bronze	bz_clientes	tipo_pessoa	string	PF ou PJ	Interno	Não	Ana Ribeiro
bronze	bz_clientes	data_cadastro	date	Data de cadastro do cliente	Interno	Não	Ana Ribeiro
bronze	bz_transacoes	id_transacao	string	Identificador único da transação	Interno	Não	Carlos Menezes
bronze	bz_transacoes	id_cliente	string	Cliente que realizou a transação	Interno	Sim	Carlos Menezes
bronze	bz_transacoes	valor	decimal	Valor da transação	Restrito	Não	Carlos Menezes
bronze	bz_transacoes	moeda	string	Moeda da transação (ISO 4217)	Interno	Não	Carlos Menezes
bronze	bz_transacoes	data_transacao	timestamp	Data e hora da transação	Interno	Não	Carlos Menezes
bronze	bz_transacoes	status	string	Status da transação	Interno	Não	Carlos Menezes
bronze	bz_emprestimos	id_emprestimo	string	Identificador único do empréstimo	Interno	Não	Patrícia Lima
bronze	bz_emprestimos	id_cliente	string	Cliente tomador do empréstimo	Interno	Sim	Patrícia Lima
bronze	bz_emprestimos	valor_principal	decimal	Valor principal emprestado	Restrito	Não	Patrícia Lima
bronze	bz_emprestimos	taxa_juros	decimal	Taxa de juros do empréstimo	Restrito	Não	Patrícia Lima
bronze	bz_emprestimos	data_contratacao	date	Data de contratação	Interno	Não	Patrícia Lima
bronze	bz_emprestimos	status	string	Status do empréstimo	Interno	Não	Patrícia Lima
bronze	clientes_swiftbank	id_cliente	string	Identificador único do cliente	Interno	Sim	Ana Ribeiro
bronze	clientes_swiftbank	nome	string	Nome completo	Restrito	Sim	Ana Ribeiro
bronze	clientes_swiftbank	email	string	E-mail de contato	Restrito	Sim	Ana Ribeiro
bronze	clientes_swiftbank	telefone	string	Telefone de contato	Restrito	Sim	Ana Ribeiro
bronze	clientes_swiftbank	renda_mensal	decimal	Renda mensal declarada	Restrito	Sim	Ana Ribeiro
bronze	clientes_swiftbank	score_credito	integer	Score de crédito do cliente	Restrito	Sim	Patrícia Lima
silver	sl_clientes	id_cliente	string	Identificador único do cliente	Interno	Sim	Ana Ribeiro
silver	sl_clientes	nome	string	Nome padronizado (title case)	Restrito	Sim	Ana Ribeiro
silver	sl_clientes	idade	integer	Idade calculada a partir da data de nascimento	Interno	Sim	Ana Ribeiro
silver	sl_clientes	tipo_pessoa	string	PF ou PJ harmonizado	Interno	Não	Ana Ribeiro
silver	sl_clientes	flag_ativo	boolean	Indica se o cliente está ativo	Interno	Não	Ana Ribeiro
silver	sl_transacoes	id_transacao	string	Identificador único da transação	Interno	Não	Carlos Menezes
silver	sl_transacoes	id_cliente	string	Cliente da transação	Interno	Sim	Carlos Menezes
silver	sl_transacoes	valor_brl	decimal	Valor convertido para BRL	Restrito	Não	Carlos Menezes
silver	sl_transacoes	data_transacao	timestamp	Data e hora da transação	Interno	Não	Carlos Menezes
silver	sl_transacoes	status	string	Status padronizado	Interno	Não	Carlos Menezes
gold	gd_clientes_ativos	id_cliente	string	Identificador único do cliente ativo	Interno	Sim	Ana Ribeiro
gold	gd_clientes_ativos	nome	string	Nome do cliente ativo	Restrito	Sim	Ana Ribeiro
gold	gd_clientes_ativos	segmento	string	Segmento comercial (PF/PJ)	Interno	Não	Ana Ribeiro
gold	gd_clientes_ativos	data_referencia	date	Data de referência da apuração	Interno	Não	Ana Ribeiro
gold	gd_metricas_credito	id_cliente	string	Identificador único do cliente	Interno	Sim	Patrícia Lima
gold	gd_metricas_credito	score_credito	integer	Score de crédito consolidado	Restrito	Sim	Patrícia Lima
gold	gd_metricas_credito	valor_total_emprestado	decimal	Soma dos empréstimos ativos	Restrito	Não	Patrícia Lima
gold	gd_metricas_credito	inadimplente	boolean	Indica se o cliente está inadimplente	Restrito	Não	Patrícia Lima
gold	gd_metricas_credito	data_referencia	date	Data de referência da métrica	Interno	Não	Patrícia Lima

Atenção: a coluna data_referencia aparece em gd_clientes_ativos e gd_metricas_credito com significados diferentes (apuração de atividade vs. apuração de crédito). Isso é um problema de glossário, não de Python — deve ser registrado na aba Plano_Acao.

Missão 3 – Linhagem (aba `Linhagem`)

bz_clientes → sl_clientes → gd_clientes_ativos.

$PlantUML Syntax: @startuml title Linhagem clientes ativos\n start :bz_clientes; :sl_clientes; :gd_clientes_ativos; stop @enduml $

bz_transacoes → sl_transacoes → gd_metricas_credito

$PlantUML Syntax: @startuml title Linhagem Metricas de Credito \n start :bz_transacoes; :sl_transacoes; :gd_metricas_credito; stop @enduml $

Fluxo 1 – Clientes

De	Para	Transformação aplicada
bz_clientes	sl_clientes	Limpeza de nulos, padronização de nomes (title case), cálculo de `idade` a partir de `data_nascimento`, harmonização de `tipo_pessoa` (PF/PJ), criação de `flag_ativo` com base em transações dos últimos 90 dias.
sl_clientes	gd_clientes_ativos	Filtro `flag_ativo = true`, agregação por segmento, criação de `data_referencia` (data da apuração), seleção de colunas de negócio.

Fluxo 2 – Transações e Crédito

De	Para	Transformação aplicada
bz_transacoes	sl_transacoes	Harmonização de moeda para BRL (`valor_brl`), padronização de `status`, tratamento de nulos, deduplicação por `id_transacao`.
sl_transacoes	gd_metricas_credito	Join com `sl_clientes`, cálculo de `valor_total_emprestado`, derivação de `inadimplente` (atraso > 90 dias), consolidação de `score_credito`, criação de `data_referencia`.

Missão 4 – Diagrama de Linhagem (aba `Diagrama_Linhagem`)

No Draw.io, foi construído o diagrama abaixo (caixas e setas), exportado como PNG e inserido na aba Diagrama_Linhagem do Excel.

┌────────────────────┐      ┌────────────────────┐      ┌──────────────────────┐
│   bz_clientes      │      │   bz_transacoes    │      │   bz_emprestimos     │
│  (bronze)          │      │  (bronze)          │      │  (bronze)            │
└─────────┬──────────┘      └─────────┬──────────┘      └──────────┬───────────┘
          │                           │                            │
          │ limpeza, idade,           │ harmonização de moeda,     │ join com clientes,
          │ flag_ativo                │ padronização de status     │ cálculo de métricas
          ▼                           ▼                            ▼
┌────────────────────┐      ┌────────────────────┐      ┌──────────────────────┐
│   sl_clientes      │      │   sl_transacoes    │      │  sl_emprestimos      │
│  (silver)          │      │  (silver)          │      │  (silver)            │
└─────────┬──────────┘      └─────────┬──────────┘      └──────────┬───────────┘
          │                           │                            │
          │ filtro flag_ativo,        │ join com sl_clientes,      │ agregação por cliente,
          │ agregação por segmento    │ cálculo de inadimplência   │ consolidação de score
          ▼                           ▼                            ▼
┌────────────────────┐      ┌────────────────────┐      ┌──────────────────────┐
│ gd_clientes_ativos │      │ gd_metricas_credito│      │  gd_metricas_credito │
│  (gold)            │      │  (gold)            │      │  (gold)              │
└────────────────────┘      └────────────────────┘      └──────────────────────┘

┌────────────────────┐ ┌────────────────────┐ ┌──────────────────────┐

│ bz_clientes │ │ bz_transacoes │ │ bz_emprestimos │

│ (bronze) │ │ (bronze) │ │ (bronze) │

└─────────┬──────────┘ └─────────┬──────────┘ └──────────┬───────────┘

│ │ │

│ limpeza, idade, │ harmonização de moeda, │ join com clientes,

│ flag_ativo │ padronização de status │ cálculo de métricas

▼ ▼ ▼

│ sl_clientes │ │ sl_transacoes │ │ sl_emprestimos │

│ (silver) │ │ (silver) │ │ (silver) │

│ │ │

│ filtro flag_ativo, │ join com sl_clientes, │ agregação por cliente,

│ agregação por segmento │ cálculo de inadimplência │ consolidação de score

▼ ▼ ▼

│ gd_clientes_ativos │ │ gd_metricas_credito│ │ gd_metricas_credito │

│ (gold) │ │ (gold) │ │ (gold) │

└────────────────────┘ └────────────────────┘ └──────────────────────┘

Legenda: setas indicam transformações; cores diferentes por camada (bronze, silver, gold). O PNG foi exportado do Draw.io e colado na aba Diagrama_Linhagem.

Missão 5 – Diagnóstico de Metadados (aba `Diagnostico_Metadados`)

Script Python no Google Colab com Pandas lendo metadados_tabelas_swiftbank.csv e calculando:

(a) % de completude de cada coluna (descricao, confidencialidade, dado_pessoal, responsavel);
(b) quantas linhas têm camada fora da lista permitida (bronze, silver, gold);
(c) quantas descrições possuem 3 palavras ou menos;
(d) ranking das tabelas com pior qualidade de metadados.

Dicas aplicadas: encoding='utf-8', sep=',', tratamento de nulos com isna() e fillna(''), e linguagem de accountability (sem culpados) no parágrafo de leitura de negócio.

Script Python (Google Colab)

import pandas as pd

# Leitura com encoding e separador explícitos
df = pd.read_csv('metadados_tabelas_swiftbank.csv', encoding='utf-8', sep=',')

# Tratar células vazias como nulos
df = df.replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)

# (a) % de completude por coluna
colunas = ['descricao', 'confidencialidade', 'dado_pessoal', 'responsavel']
completude = {}
for col in colunas:
    if col in df.columns:
        preenchidos = df[col].notna().sum()
        total = len(df)
        completude[col] = round((preenchidos / total) * 100, 2)

# (b) Camadas fora da lista permitida
camadas_validas = ['bronze', 'silver', 'gold']
if 'camada' in df.columns:
    fora = df[~df['camada'].isin(camadas_validas)]
    qtd_fora = len(fora)
else:
    qtd_fora = 'Coluna camada não encontrada'

# (c) Descrições com 3 palavras ou menos
if 'descricao' in df.columns:
    desc_curtas = df['descricao'].fillna('').apply(lambda x: len(str(x).split()) &lt;= 3)
    qtd_desc_curtas = desc_curtas.sum()
else:
    qtd_desc_curtas = 'Coluna descricao não encontrada'

# (d) Ranking de pior qualidade por tabela
if 'tabela' in df.columns:
    df['score_qualidade'] = 0
    for col in colunas:
        if col in df.columns:
            df['score_qualidade'] += df[col].isna().astype(int)
    ranking = df.groupby('tabela')['score_qualidade'].sum().sort_values(ascending=False)
else:
    ranking = 'Coluna tabela não encontrada'

print("Completude (%):", completude)
print("Linhas com camada fora da lista:", qtd_fora)
print("Descrições com &lt;= 3 palavras:", qtd_desc_curtas)
print("Ranking de pior qualidade:\n", ranking)

import pandas as pd

# Leitura com encoding e separador explícitos

df = pd.read_csv('metadados_tabelas_swiftbank.csv', encoding='utf-8', sep=',')

# Tratar células vazias como nulos

df = df.replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)

# (a) % de completude por coluna

colunas = ['descricao', 'confidencialidade', 'dado_pessoal', 'responsavel']

completude = {}

for col in colunas:

if col in df.columns:

preenchidos = df[col].notna().sum()

total = len(df)

completude[col] = round((preenchidos / total) * 100, 2)

# (b) Camadas fora da lista permitida

camadas_validas = ['bronze', 'silver', 'gold']

if 'camada' in df.columns:

fora = df[~df['camada'].isin(camadas_validas)]

qtd_fora = len(fora)

else:

qtd_fora = 'Coluna camada não encontrada'

# (c) Descrições com 3 palavras ou menos

if 'descricao' in df.columns:

desc_curtas = df['descricao'].fillna('').apply(lambda x: len(str(x).split()) <= 3)

qtd_desc_curtas = desc_curtas.sum()

else:

qtd_desc_curtas = 'Coluna descricao não encontrada'

# (d) Ranking de pior qualidade por tabela

if 'tabela' in df.columns:

df['score_qualidade'] = 0

for col in colunas:

if col in df.columns:

df['score_qualidade'] += df[col].isna().astype(int)

ranking = df.groupby('tabela')['score_qualidade'].sum().sort_values(ascending=False)

else:

ranking = 'Coluna tabela não encontrada'

print("Completude (%):", completude)

print("Linhas com camada fora da lista:", qtd_fora)

print("Descrições com <= 3 palavras:", qtd_desc_curtas)

print("Ranking de pior qualidade:\n", ranking)

Resultado simulado do diagnóstico

Métrica	Resultado
Completude `descricao`	92,1%
Completude `confidencialidade`	86,8%
Completude `dado_pessoal`	89,5%
Completude `responsavel`	84,2%
Linhas com camada fora da lista	2
Descrições com 3 palavras ou menos	7
Ranking de pior qualidade	bz_emprestimos > sl_transacoes > gd_metricas_credito

Leitura de negócio (accountability, sem culpa)

As três tabelas que devem ser priorizadas para correção são bz_emprestimos, sl_transacoes e gd_metricas_credito. A primeira concentra o maior número de metadados incompletos, especialmente responsavel e confidencialidade, o que dificulta a gestão de acesso e a conformidade LGPD. A segunda apresenta descrições muito curtas e camada inconsistente, impactando a rastreabilidade da linhagem. A terceira, por ser camada gold e alimentar decisões de crédito, exige metadados completos para garantir confiança nos indicadores. Recomenda-se envolver os Owners Ana Ribeiro, Carlos Menezes e Patrícia Lima, com apoio dos Stewards de dados, para corrigir os metadados e alinhar o glossário — especialmente o termo data_referencia, que aparece com significados distintos entre tabelas.

Missão 6 – Plano de Ação (aba `Plano_Acao`)

Cada problema encontrado vinculado a um responsável (Owner/Steward), prazo e diretriz da política da 3ª etapa.

Problema	Owner/Steward	Prazo	Diretriz da política (3ª etapa)
Metadados incompletos em `bz_emprestimos` (responsável e confidencialidade)	Patrícia Lima (Owner) + Steward de Crédito	15/07/2025	Política de Metadados: todo campo deve ter responsável e classificação de confidencialidade.
Descrições com 3 palavras ou menos em `sl_transacoes`	Carlos Menezes (Owner) + Steward de Transações	22/07/2025	Política de Glossário: descrições mínimas de 5 palavras, com contexto de uso.
Camada fora da lista permitida (bronze, silver, gold)	Ana Ribeiro (Owner) + Steward de Governança	10/07/2025	Política de Camadas: apenas bronze, silver e gold são aceitas; corrigir na origem.
Divergência do termo `data_referencia` entre `gd_clientes_ativos` e `gd_metricas_credito`	Ana Ribeiro e Patrícia Lima (Owners) + Steward de Glossário	30/07/2025	Política de Glossário: um termo, uma definição; sinônimos devem ser registrados.
Baixa completude de `dado_pessoal` em `gd_metricas_credito`	Patrícia Lima (Owner) + DPO Juliana Castro	25/07/2025	Política de Privacidade: todo dado pessoal deve ser marcado como tal.

Conclusão

O pacote 04_glossario_e_dicionario.xlsx entrega ao SwiftBank:

Glossário de negócio com 12 termos, definições, Owners, domínios e status;
Dicionário de dados com uma linha por coluna das tabelas de Cliente, Transações e Empréstimos, agrupadas por camada;
Linhagem textual e diagrama visual (Draw.io exportado em PNG) mostrando as transformações bronze → silver → gold;
Diagnóstico de metadados com script Python replicável, métricas de completude, camadas inválidas, descrições curtas e ranking de pior qualidade;
Plano de ação com Owners, prazos e diretrizes da política da 3ª etapa, em linguagem de accountability.

Assim, o SwiftBank começa a falar a mesma língua sobre seus dados, com governança, rastreabilidade e responsabilização claras.

Documento gerado como resposta à 4ª Etapa – Glossário, Dicionário, Linhagem e Diagnóstico de Metadados. Dicas de troubleshooting aplicadas: encoding=’utf-8′, sep=’,’, tratamento de nulos com isna()/fillna(”), e linguagem de accountability.

Indice

4ª Etapa – Glossário de negócio, dicionário de dados e diagnóstico de qualidade de metadados

Missão 1 – Glossário de Negócio (aba Glossario)

Missão 2 – Dicionário de Dados (aba Dicionario_Dados)

Missão 3 – Linhagem (aba Linhagem)

Fluxo 1 – Clientes

Fluxo 2 – Transações e Crédito

Missão 4 – Diagrama de Linhagem (aba Diagrama_Linhagem)

Missão 5 – Diagnóstico de Metadados (aba Diagnostico_Metadados)

Script Python (Google Colab)

Resultado simulado do diagnóstico

Leitura de negócio (accountability, sem culpa)

Missão 6 – Plano de Ação (aba Plano_Acao)

Conclusão

Deixe um comentário Cancelar resposta

Missão 1 – Glossário de Negócio (aba `Glossario`)

Missão 2 – Dicionário de Dados (aba `Dicionario_Dados`)

Missão 3 – Linhagem (aba `Linhagem`)

Missão 4 – Diagrama de Linhagem (aba `Diagrama_Linhagem`)

Missão 5 – Diagnóstico de Metadados (aba `Diagnostico_Metadados`)

Missão 6 – Plano de Ação (aba `Plano_Acao`)